Introdução

Técnicas de data augmentation (aumento de dados) são um conjunto de métodos utilizados no campo de aprendizado de máquina e visão computacional para aumentar o tamanho e a variedade de conjuntos de dados de treinamento e teste. Essas técnicas são frequentemente usadas para melhorar o desempenho de modelos de machine learning (aprendizado de máquina), principalmente em tarefas de visão computacional, como classificação de imagens.

A ideia por trás do data augmentation é criar novos exemplos de treinamento sinteticamente, fazendo modificações nos dados existentes sem alterar as características técnicas dos dados no caso deste estudo das imagens de exames de mamografia. Isso ajuda a expor o modelo a uma maior diversidade de variações dos dados de entrada, tornando-o mais robusto e capaz de generalizar melhor para novos dados. Algumas das técnicas comuns de data augmentation relatadas pela literatura, porém não todas utilizáveis em processamento de imagens médicas e somente algumas mais interessantes udas neste Projeto de Estudo, incluem:

• Rotação: Rotacionar a imagem em vários graus para simular diferentes ângulos de visão.

• Espelhamento horizontal/vertical: Inverter a imagem horizontalmente ou verticalmente para criar versões espelhadas.

• Corte aleatório: Recortar aleatoriamente uma parte da imagem, alterando a sua composição.

• Redimensionamento: Alterar o tamanho da imagem para diferentes escalas.

• Brilho e contraste: Ajustar o brilho e contraste da imagem.

• Adição de ruído: Introduzir ruído aleatório na imagem para simular variações no ambiente.

• Translação: Deslocar a imagem horizontal ou verticalmente.

• Mudança de cor: Alterar a saturação, tonalidade e matiz das cores na imagem.

• Rotação e translação de texto: Aplicado a tarefas de processamento de texto, como reconhecimento de escrita manual.

Essas técnicas podem ser aplicadas a vários tipos de dados, não apenas imagens, dependendo da tarefa de machine learning em questão. O data augmentation é uma estratégia eficaz para melhorar o desempenho do modelo, reduzir o risco de overfitting e garantir que ele seja capaz de lidar com variações do mundo real.

Objetivo

O objetivo deste Projeto de Estudo é desenvolver algorítmos usando a linguagem de programação Python com o uso de algumas bibliotecas ou pacotes desta linguagem de programação para implementar algumas técnicas de Data Augmentation em datasets contendo imagens de exames de mamografia (raios X) e ultrassonografia de mama, gerando assim novas imagens sem alterar as características técnicas originais das imagens e sim criando novas imagens multiplicando em até 7 vezes o conjunto de imagens dos datasets com rotação de 45º em 45º, 4 vezes com translação horizontal esquerda e direita e translação para cima e para baixo, e 2 vezes com espelhamento horizontal e vertical e para cima e para baixo, dando mais robustes ao dataset sendo mais eficiente para o uso do treinamento e teste de uma rede neural artificial convolucional de uma inteligência artificial IA.

DataSet Utilizado Neste Estudo

• Mini-DDSM

Referência

C.D. Lekamlage, F. Afzal, E. Westerberg and A. Cheddad, “Mini-DDSM: Mammography-based Automatic Age Estimation,” in the 3rd International Conference on Digital Medicine and Image Processing (DMIP 2020), ACM, Kyoto, Japan, November 06-09, 2020.

• Breast Ultrasound Images Dataset

Referência

Al-Dhabyani W, Gomaa M, Khaled H, Fahmy A. Dataset of breast ultrasound images. Data in Brief. 2020 Feb;28:104863. DOI: 10.1016/j.dib.2019.104863.

Algumas Técnicas de Data Augmentation Usadas em Processamento de Imagem

Existem várias técnicas de data augmentation que são comumente usadas para aumentar a quantidade de imagens em conjuntos de dados de treinamento e teste. Vamos elencar algumas das técnicas específicas de data augmentation utilizadas para imagens:

• Rotação: Rotaciona a imagem em diferentes ângulos, como 90 graus, 180 graus, ou ângulos menores, para criar variações de orientação.

• Espelhamento Horizontal: Inverte a imagem horizontalmente para criar uma versão espelhada.

• Espelhamento Vertical: Inverte a imagem verticalmente para criar uma versão espelhada na direção vertical.

• Corte Aleatório: Recortar aleatoriamente uma parte da imagem para criar variações na composição.

• Redimensionamento: Altera o tamanho da imagem para diferentes escalas, tornando-a maior ou menor.

• Translação: Desloca a imagem horizontalmente para esquerda ou direita, ou verticalmente para esquerda ou direita criando variações na posição.

• Zoom: Amplia ou reduzir a imagem para simular diferentes distâncias.

• Rotação e Translação: Aplica uma combinação de rotação e translação para simular diferentes perspectivas.

• Adição de Ruído: Introduz ruído aleatório na imagem, como ruído gaussiano, para torná-la mais resistente a variações do ambiente.

• Mudança de Cor: Altera a saturação, tonalidade e matiz das cores na imagem.

• Sombreamento: Aplica sombras ou destacar diferentes partes da imagem para criar variações de iluminação.

• Distorção Geométrica: Aplica distorções geométricas à imagem, como dobrar, torcer ou esticar, para criar variações mais complexas.

• Adição de Texturas: Sobrepõe texturas aleatórias à imagem para adicionar variações visuais.

• Filtragem e Suavização: Aplica filtros para suavizar ou realçar detalhes na imagem.

Essas técnicas podem ser usadas individualmente ou em combinação, dependendo da aplicação e do grau de diversidade desejado no conjunto de dados (imagens). A escolha das técnicas de data augmentation depende da tarefa específica e do domínio de aplicação. É importante notar que a aplicação de data augmentation deve ser feita com cuidado, levando em consideração o contexto da tarefa, para garantir que as modificações geradas ainda sejam relevantes para o problema em questão.

Precauções Com a Aplicação de Técnicas de Data Augmentation em Imagens Médicas

As técnicas de data augmentation mencionadas podem ser usadas para aumentar a quantidade de imagens de mamografia, assim como em outros tipos de imagens médicas. No entanto, ao aplicar data augmentation a imagens de mamografia, é importante ter em mente algumas considerações específicas da área médica tais como:

• Anotações e Segurança: Garanta que as anotações médicas e informações sensíveis de pacientes sejam preservadas durante o processo de data augmentation. Não se deve comprometer a privacidade ou a integridade das informações médicas.

• Realismo Clínico: Ao aplicar técnicas de data augmentation, é essencial manter o realismo clínico. As modificações feitas nas imagens não devem introduzir artefatos que não existiriam em situações reais.

• Variações Clínicas: Considere as variações clínicas relevantes ao problema em questão. Por exemplo, se você estiver trabalhando com mamografias para detecção de câncer de mama, pode ser importante simular diferentes posições do seio, tamanhos de lesões, densidades do tecido mamário, entre outros.

• Validação Médica: Certifique-se de que as técnicas de data augmentation utilizadas sejam validadas por especialistas médicos ou radiologistas, de modo a garantir que as imagens geradas ainda sejam clinicamente úteis.

• Regulamentação: Esteja ciente das regulamentações e diretrizes aplicáveis à manipulação de imagens médicas. Muitas vezes, há requisitos rigorosos para garantir a segurança do paciente e a integridade dos dados.

Portanto, embora as técnicas de data augmentation sejam aplicáveis a imagens de mamografia, é fundamental ter cautela e seguir as melhores práticas específicas da área médica. Além disso, consulte profissionais de saúde e especialistas em imagens médicas para orientação ao aplicar data augmentation em contextos clínicos.

Biblioteca da Linguagem de Programação Python Usadas Para Aplicar Técnicas de Data Augmentation

Para aplicar técnicas de data augmentation em imagens de mamografia usando Python, podemos aproveitar várias bibliotecas amplamente utilizadas para processamento de imagens para o aprendizado de máquina. Podemos elencar alguns exemplos de bibliotecas que podem ser usadas para essa finalidade, que são:

• OpenCV (Open Source Computer Vision Library): É uma das bibliotecas mais conhecidas para processamento de imagens. Ela oferece uma ampla variedade de funções para manipulação de imagens, incluindo rotação, espelhamento, corte, redimensionamento e muito mais.

• Pillow (Python Imaging Library - PIL): A biblioteca Pillow é útil para abrir, manipular e salvar imagens em vários formatos. Ela oferece recursos para redimensionar, cortar, girar e realizar várias operações de processamento de imagens.

• imgaug (Image Augmentation): É uma biblioteca específica para aumento de dados de imagens e oferece uma ampla gama de técnicas de data augmentation. Ela é flexível e pode ser usada para gerar variações nas imagens de mamografia.

• Augmentor: É uma biblioteca Python para data augmentation em imagens que fornece uma maneira conveniente de aplicar várias técnicas, como rotação, espelhamento, corte, mudança de cor e muito mais.

• Keras Image Data Generator: Usando o framework Keras para treinar modelos de aprendizado profundo, o Image Data Generator incluído no Keras oferece funcionalidades de data augmentation para imagens. Você pode usá-lo em combinação com modelos de aprendizado profundo para tarefas de processamento de imagens médicas.

É extremamente importante ressaltar que trabalhar com imagens de mamografia, é importante seguir as considerações específicas da área médica, conforme mencionado anteriormente. Além disso, considere consultar especialistas em imagens médicas para garantir que as técnicas de data augmentation sejam aplicadas de maneira apropriada e clinicamente útil.

A Partir Deste Ponto Será Desenvolvido e Implementado os Algorítmos Para Data Augmentation em Imagens de Mamografia e Ultrassom de Mama

Usando a biblioteca PIL e salvando no disco do processamento local do usuário.

Rotação de 90, 180 e 270 graus quadriplicando o dataset sem alterar as características originais da imagem de mamografia.

from google.colab import files
from PIL import Image
import os
import numpy as np
import zipfile
import shutil
import matplotlib.pyplot as plt
import io  # Importe a biblioteca io

# Solicitar ao usuário o upload da imagem de mamografia
uploaded = files.upload()

# Verificar se o diretório 'output' existe e, se não, criar
output_dir = 'output'
if not os.path.exists(output_dir):
    os.makedirs(output_dir)

# Inicializar uma lista para armazenar as imagens originais e novas
original_images = []
new_images = []

# Função para aplicar data augmentation (rotação) e salvar imagens
def augment_and_save(image, filename, save_path):
    original_images.append(image)

    # Salvar a imagem original
    original_image_path = os.path.join(save_path, f"{filename}_original.png")
    image.save(original_image_path)

    # Aplicar data augmentation (rotação em 90, 180 e 270 graus)
    for angle in [90, 180, 270]:
        rotated_image = image.rotate(angle)
        rotated_image_path = os.path.join(save_path, f"{filename}_rotated_{angle}.png")
        new_images.append(rotated_image)
        rotated_image.save(rotated_image_path)

# Processar a imagem enviada pelo usuário
for filename in uploaded.keys():
    img = Image.open(filename)
    augment_and_save(img, filename, output_dir)

# Exibir as imagens originais e suas três imagens novas
plt.figure(figsize=(15, 15))
for i in range(5):
    plt.subplot(5, 4, i * 4 + 1)
    plt.imshow(original_images[i])
    plt.axis('off')
    for j in range(3):
        plt.subplot(5, 4, i * 4 + j + 2)
        plt.imshow(new_images[i * 3 + j])
        plt.axis('off')

plt.show()

# Compactar imagens originais e novas em um arquivo zip
with zipfile.ZipFile('Mamografia_Data_Augmentation.zip', 'w') as zipf:
    for i, image in enumerate(original_images + new_images):
        image_pil = Image.fromarray(np.array(image))
        image_bytes_io = io.BytesIO()
        image_pil.save(image_bytes_io, format='PNG')
        image_bytes_io.seek(0)
        if i < len(original_images):
            zipf.writestr(f"{filename}_{i+1}_original.png", image_bytes_io.read())
        else:
            zipf.writestr(f"{filename}_{i-len(original_images)+1}_Data_Augmentation.png", image_bytes_io.read())

# Perguntar ao usuário se deseja salvar o arquivo zip localmente
user_response = input("Deseja salvar o arquivo 'Mamografia_Data_Augmentation.zip' localmente? (S/N): ").strip().lower()
if user_response == "s":
    # Mover o arquivo zip para a pasta de downloads
    shutil.move('Mamografia_Data_Augmentation.zip', '/content/Mamografia_Data_Augmentation.zip')
    print("O arquivo 'Mamografia_Data_Augmentation.zip' foi movido para /content/")

    # Gerar o link de download
    from google.colab import files
    files.download('/content/Mamografia_Data_Augmentation.zip')
else:
    print("O arquivo não foi salvo localmente.")

Upload widget is only available when the cell has been executed in the current browser session. Please rerun this cell to enable.

Saving malignant (1).png to malignant (1) (27).png
Saving malignant (2).png to malignant (2) (27).png
Saving malignant (3).png to malignant (3) (27).png
Saving malignant (4).png to malignant (4) (27).png
Saving malignant (5).png to malignant (5) (27).png
Saving malignant (6).png to malignant (6) (27).png
Saving malignant (7).png to malignant (7) (27).png
Saving malignant (8).png to malignant (8) (27).png
Saving malignant (9).png to malignant (9) (27).png
Saving malignant (10).png to malignant (10) (27).png

Deseja salvar o arquivo 'Mamografia_Data_Augmentation.zip' localmente? (S/N): s
O arquivo 'Mamografia_Data_Augmentation.zip' foi movido para /content/

O mesmo feito no algoritmo acima só que com a biblioteca OpenCV.

from google.colab import files
import cv2
import os
import numpy as np
import zipfile
import shutil
import matplotlib.pyplot as plt
import io

# Solicitar ao usuário o upload da imagem de mamografia
uploaded = files.upload()

# Verificar se o diretório 'output' existe e, se não, criar
output_dir = 'output'
if not os.path.exists(output_dir):
    os.makedirs(output_dir)

# Inicializar uma lista para armazenar as imagens originais e novas
original_images = []
new_images = []

# Função para aplicar data augmentation (rotação) e salvar imagens
def augment_and_save(image, filename, save_path):
    original_images.append(image)

    # Salvar a imagem original
    original_image_path = os.path.join(save_path, f"{filename}_original.png")
    cv2.imwrite(original_image_path, image)

    # Aplicar data augmentation (rotação em 90, 180 e 270 graus)
    for angle in [90, 180, 270]:
        rotated_image = cv2.rotate(image, cv2.ROTATE_90_CLOCKWISE if angle == 90 else cv2.ROTATE_180 if angle == 180 else cv2.ROTATE_90_COUNTERCLOCKWISE)
        rotated_image_path = os.path.join(save_path, f"{filename}_rotated_{angle}.png")
        new_images.append(rotated_image)
        cv2.imwrite(rotated_image_path, rotated_image)

# Processar a imagem enviada pelo usuário
for filename in uploaded.keys():
    img = cv2.imread(filename)
    augment_and_save(img, filename, output_dir)

# Exibir as imagens originais e suas três imagens novas
plt.figure(figsize=(15, 15))
for i in range(5):
    plt.subplot(5, 4, i * 4 + 1)
    plt.imshow(original_images[i])
    plt.axis('off')
    for j in range(3):
        plt.subplot(5, 4, i * 4 + j + 2)
        plt.imshow(new_images[i * 3 + j])
        plt.axis('off')

plt.show()

# Compactar imagens originais e novas em um arquivo zip
with zipfile.ZipFile('mamografia_rotated.zip', 'w') as zipf:
    for i, image in enumerate(original_images + new_images):
        image_bytes_io = io.BytesIO(cv2.imencode('.png', image)[1].tostring())
        image_bytes_io.seek(0)
        if i < len(original_images):
            zipf.writestr(f"{filename}_{i+1}_original.png", image_bytes_io.read())
        else:
            zipf.writestr(f"{filename}_{i-len(original_images)+1}_rotated.png", image_bytes_io.read())

# Perguntar ao usuário se deseja salvar o arquivo zip localmente
user_response = input("Deseja salvar o arquivo 'mamografia_rotated.zip' localmente? (S/N): ").strip().lower()
if user_response == "s":
    # Mover o arquivo zip para a pasta de downloads
    shutil.move('mamografia_rotated.zip', '/content/mamografia_rotated.zip')
    print("O arquivo 'mamografia_rotated.zip' foi movido para /content/")

    # Gerar o link de download
    from google.colab import files
    files.download('/content/mamografia_rotated.zip')
else:
    print("O arquivo não foi salvo localmente.")

Upload widget is only available when the cell has been executed in the current browser session. Please rerun this cell to enable.

Saving malignant (1).png to malignant (1) (30).png
Saving malignant (2).png to malignant (2) (30).png
Saving malignant (3).png to malignant (3) (30).png
Saving malignant (4).png to malignant (4) (30).png
Saving malignant (5).png to malignant (5) (30).png
Saving malignant (6).png to malignant (6) (30).png
Saving malignant (7).png to malignant (7) (30).png
Saving malignant (8).png to malignant (8) (30).png
Saving malignant (9).png to malignant (9) (30).png
Saving malignant (10).png to malignant (10) (30).png

<ipython-input-31-93ae51bbb417>:58: DeprecationWarning: tostring() is deprecated. Use tobytes() instead.
  image_bytes_io = io.BytesIO(cv2.imencode('.png', image)[1].tostring())

Deseja salvar o arquivo 'mamografia_rotated.zip' localmente? (S/N): s
O arquivo 'mamografia_rotated.zip' foi movido para /content/

Com a função ImageDataGenerator da biblioteca tensorflow-keras não foi possível porque esta função desta biblioteca não permite trabalhar com imagens com escala de cinza como são as imagens de mamografia, somente com imagens colorida no formato RGB.

from google.colab import files
import os
import numpy as np
import zipfile
import shutil
import matplotlib.pyplot as plt
import io
from PIL import Image
from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
from tensorflow import image

# Solicitar ao usuário o upload da imagem de mamografia
uploaded = files.upload()

# Verificar se o diretório 'output' existe e, se não, criar
output_dir = 'output'
if not os.path.exists(output_dir):
    os.makedirs(output_dir)

# Inicializar uma lista para armazenar as imagens originais e novas
original_images = []
new_images = []

# Função para aplicar data augmentation (rotação) e salvar imagens
def augment_and_save(image, filename, save_path):
    original_images.append(image)

    # Salvar a imagem original
    original_image_path = os.path.join(save_path, f"{filename}_original.png")
    image.save(original_image_path)

    # Definir o gerador de data augmentation
    datagen = ImageDataGenerator(
        rotation_range=90,  # Defina a rotação desejada
        rescale=1.0 / 255.0
    )

    # Converter a imagem para matriz numpy
    img_array = np.array(image)

    # Adicionar um canal de cor às imagens em escala de cinza
    img_array = np.expand_dims(img_array, axis=-1)

    # Redimensionar a imagem para o formato correto (Keras)
    img_array = np.expand_dims(img_array, axis=0)

    # Aplicar data augmentation
    for _ in range(3):  # Rotação em 90 graus três vezes para um total de 270 graus
        augmented_img_array = datagen.random_transform(img_array)
        augmented_img_array = np.squeeze(augmented_img_array, axis=0)
        augmented_img = Image.fromarray((augmented_img_array * 255).astype('uint8'))
        angle = 90 * (_ + 1)
        rotated_image_path = os.path.join(save_path, f"{filename}_rotated_{angle}.png")
        new_images.append(augmented_img)
        augmented_img.save(rotated_image_path)

# Processar a imagem enviada pelo usuário
for filename in uploaded.keys():
    img = Image.open(filename).convert("L")  # Converta a imagem em escala de cinza
    augment_and_save(img, filename, output_dir)

# Exibir as imagens originais e suas três imagens novas
plt.figure(figsize=(15, 15))
for i in range(5):
    plt.subplot(5, 4, i * 4 + 1)
    plt.imshow(original_images[i], cmap="gray")
    plt.axis('off')
    for j in range(3):
        plt.subplot(5, 4, i * 4 + j + 2)
        plt.imshow(new_images[i * 3 + j], cmap="gray")
        plt.axis('off')

plt.show()

# Compactar imagens originais e novas em um arquivo zip
with zipfile.ZipFile('mamografia_rotated.zip', 'w') as zipf:
    for i, image in enumerate(original_images + new_images):
        image_bytes_io = io.BytesIO()
        image.save(image_bytes_io, format='PNG')
        image_bytes_io.seek(0)
        if i < len(original_images):
            zipf.writestr(f"{filename}_{i+1}_original.png", image_bytes_io.read())
        else:
            zipf.writestr(f"{filename}_{i-len(original_images)+1}_rotated.png", image_bytes_io.read())

# Perguntar ao usuário se deseja salvar o arquivo zip localmente
user_response = input("Deseja salvar o arquivo 'mamografia_rotated.zip' localmente? (S/N): ").strip().lower()
if user_response == "s":
    # Mover o arquivo zip para a pasta de downloads
    shutil.move('mamografia_rotated.zip', '/content/mamografia_rotated.zip')
    print("O arquivo 'mamografia_rotated.zip' foi movido para /content/")

    # Gerar o link de download
    from google.colab import files
    files.download('/content/mamografia_rotated.zip')
else:
    print("O arquivo não foi salvo localmente.")

No Goglle Colab é necessário instalar a biblioteca Imgaug.

!pip install imgaug

Requirement already satisfied: imgaug in /usr/local/lib/python3.10/dist-packages (0.4.0)
Requirement already satisfied: six in /usr/local/lib/python3.10/dist-packages (from imgaug) (1.16.0)
Requirement already satisfied: numpy>=1.15 in /usr/local/lib/python3.10/dist-packages (from imgaug) (1.25.2)
Requirement already satisfied: scipy in /usr/local/lib/python3.10/dist-packages (from imgaug) (1.11.4)
Requirement already satisfied: Pillow in /usr/local/lib/python3.10/dist-packages (from imgaug) (9.4.0)
Requirement already satisfied: matplotlib in /usr/local/lib/python3.10/dist-packages (from imgaug) (3.7.1)
Requirement already satisfied: scikit-image>=0.14.2 in /usr/local/lib/python3.10/dist-packages (from imgaug) (0.19.3)
Requirement already satisfied: opencv-python in /usr/local/lib/python3.10/dist-packages (from imgaug) (4.8.0.76)
Requirement already satisfied: imageio in /usr/local/lib/python3.10/dist-packages (from imgaug) (2.31.6)
Requirement already satisfied: Shapely in /usr/local/lib/python3.10/dist-packages (from imgaug) (2.0.2)
Requirement already satisfied: networkx>=2.2 in /usr/local/lib/python3.10/dist-packages (from scikit-image>=0.14.2->imgaug) (3.2.1)
Requirement already satisfied: tifffile>=2019.7.26 in /usr/local/lib/python3.10/dist-packages (from scikit-image>=0.14.2->imgaug) (2024.2.12)
Requirement already satisfied: PyWavelets>=1.1.1 in /usr/local/lib/python3.10/dist-packages (from scikit-image>=0.14.2->imgaug) (1.5.0)
Requirement already satisfied: packaging>=20.0 in /usr/local/lib/python3.10/dist-packages (from scikit-image>=0.14.2->imgaug) (23.2)
Requirement already satisfied: contourpy>=1.0.1 in /usr/local/lib/python3.10/dist-packages (from matplotlib->imgaug) (1.2.0)
Requirement already satisfied: cycler>=0.10 in /usr/local/lib/python3.10/dist-packages (from matplotlib->imgaug) (0.12.1)
Requirement already satisfied: fonttools>=4.22.0 in /usr/local/lib/python3.10/dist-packages (from matplotlib->imgaug) (4.48.1)
Requirement already satisfied: kiwisolver>=1.0.1 in /usr/local/lib/python3.10/dist-packages (from matplotlib->imgaug) (1.4.5)
Requirement already satisfied: pyparsing>=2.3.1 in /usr/local/lib/python3.10/dist-packages (from matplotlib->imgaug) (3.1.1)
Requirement already satisfied: python-dateutil>=2.7 in /usr/local/lib/python3.10/dist-packages (from matplotlib->imgaug) (2.8.2)

É necessário instanciar a função augmenters da biblioteca ingaug.

import imgaug as ia
from imgaug import augmenters as iaa

O mesmo com a biblioteca Imgaug.

from google.colab import files
import os
import zipfile
import shutil
import matplotlib.pyplot as plt
from PIL import Image
import numpy as np
import imgaug as ia
from imgaug import augmenters as iaa

# Solicitar ao usuário o upload da imagem de mamografia
uploaded = files.upload()

# Verificar se o diretório 'output' existe e, se não, criar
output_dir = 'output'
if not os.path.exists(output_dir):
    os.makedirs(output_dir)

# Inicializar uma lista para armazenar as imagens originais e novas
original_images = []
new_images = []

# Função para aplicar data augmentation (rotação) e salvar imagens
def augment_and_save(image, filename, save_path):
    original_images.append(image)

    # Salvar a imagem original
    original_image_path = os.path.join(save_path, f"{filename}_original.png")
    image.save(original_image_path)

    # Definir ângulos de rotação
    angles = [90, 180, 270]

    # Converter a imagem em matriz numpy
    img_array = np.array(image)

    for angle in angles:
        # Definir o sequenciador de aumentos para rotação
        seq = iaa.Sequential([
            iaa.Affine(rotate=angle)
        ])

        rotated_img_array = seq.augment_image(img_array)

        # Converter a matriz de volta para imagem
        rotated_image = Image.fromarray(rotated_img_array)

        # Salvar a imagem
        rotated_image_path = os.path.join(save_path, f"{filename}_rotated_{angle}.png")
        new_images.append(rotated_image)
        rotated_image.save(rotated_image_path)

# Processar a imagem enviada pelo usuário
for filename in uploaded.keys():
    img = Image.open(filename).convert("L")  # Converta a imagem em escala de cinza
    augment_and_save(img, filename, output_dir)

# Exibir as imagens originais e suas três imagens novas
plt.figure(figsize=(15, 15))
for i in range(5):
    plt.subplot(5, 4, i * 4 + 1)
    plt.imshow(original_images[i], cmap="gray")
    plt.axis('off')
    for j in range(3):
        plt.subplot(5, 4, i * 4 + j + 2)
        plt.imshow(new_images[i * 3 + j], cmap="gray")
        plt.axis('off')

plt.show()

# Compactar imagens originais e novas em um arquivo zip
with zipfile.ZipFile('mamografia_rotated.zip', 'w') as zipf:
    for i, image in enumerate(original_images + new_images):
        image.save(f"/content/image_{i}.png")  # Salvar temporariamente as imagens
        zipf.write(f"/content/image_{i}.png", os.path.basename(f"image_{i}.png"))

# Perguntar ao usuário se deseja salvar o arquivo 'mamografia_rotated.zip' localmente
user_response = input("Deseja salvar o arquivo 'mamografia_rotated.zip' localmente? (S/N): ").strip().lower()
if user_response == "s":
    # Mover o arquivo zip para a pasta de downloads
    shutil.move('mamografia_rotated.zip', '/content/mamografia_rotated.zip')
    print("O arquivo 'mamografia_rotated.zip' foi movido para /content/")

    # Gerar o link de download
    from google.colab import files
    files.download('/content/mamografia_rotated.zip')
else:
    print("O arquivo não foi salvo localmente.")

Upload widget is only available when the cell has been executed in the current browser session. Please rerun this cell to enable.

Saving malignant (1).png to malignant (1) (35).png
Saving malignant (2).png to malignant (2) (35).png
Saving malignant (3).png to malignant (3) (35).png
Saving malignant (4).png to malignant (4) (35).png
Saving malignant (5).png to malignant (5) (35).png
Saving malignant (6).png to malignant (6) (35).png
Saving malignant (7).png to malignant (7) (35).png
Saving malignant (8).png to malignant (8) (35).png
Saving malignant (9).png to malignant (9) (35).png
Saving malignant (10).png to malignant (10) (35).png

Deseja salvar o arquivo 'mamografia_rotated.zip' localmente? (S/N): s
O arquivo 'mamografia_rotated.zip' foi movido para /content/

Depois de intalar a biblioteca Augmentor, não foi possível gerar novas imagens com giros de 90, 180 e 270 graus, pois esta biblioteca só trabalha com giros de 25 em 25 graus.

!pip install Augmentor

Collecting Augmentor
  Downloading Augmentor-0.2.12-py2.py3-none-any.whl (38 kB)
Requirement already satisfied: Pillow>=5.2.0 in /usr/local/lib/python3.10/dist-packages (from Augmentor) (9.4.0)
Requirement already satisfied: tqdm>=4.9.0 in /usr/local/lib/python3.10/dist-packages (from Augmentor) (4.66.1)
Requirement already satisfied: numpy>=1.11.0 in /usr/local/lib/python3.10/dist-packages (from Augmentor) (1.23.5)
Installing collected packages: Augmentor
Successfully installed Augmentor-0.2.12

Retornando para o algoritmo feito com a biblioteca ImgAug com imagens de Mamografia feitas com Raios X

from google.colab import files
import os
import zipfile
import shutil
import matplotlib.pyplot as plt
from PIL import Image
import numpy as np
import imgaug as ia
from imgaug import augmenters as iaa

# Solicitar ao usuário o upload da imagem de mamografia
uploaded = files.upload()

# Verificar se o diretório 'output' existe e, se não, criar
output_dir = 'output'
if not os.path.exists(output_dir):
    os.makedirs(output_dir)

# Inicializar uma lista para armazenar as imagens originais e novas
original_images = []
new_images = []

# Função para aplicar data augmentation (rotação) e salvar imagens
def augment_and_save(image, filename, save_path):
    original_images.append(image)

    # Salvar a imagem original
    original_image_path = os.path.join(save_path, f"{filename}_original.png")
    image.save(original_image_path)

    # Definir ângulos de rotação
    angles = [90, 180, 270]

    # Converter a imagem em matriz numpy
    img_array = np.array(image)

    for angle in angles:
        # Definir o sequenciador de aumentos para rotação
        seq = iaa.Sequential([
            iaa.Affine(rotate=angle)
        ])

        rotated_img_array = seq.augment_image(img_array)

        # Converter a matriz de volta para imagem
        rotated_image = Image.fromarray(rotated_img_array)

        # Salvar a imagem
        rotated_image_path = os.path.join(save_path, f"{filename}_rotated_{angle}.png")
        new_images.append(rotated_image)
        rotated_image.save(rotated_image_path)

# Processar a imagem enviada pelo usuário
for filename in uploaded.keys():
    img = Image.open(filename).convert("L")  # Converta a imagem em escala de cinza
    augment_and_save(img, filename, output_dir)

# Exibir as imagens originais e suas três imagens novas
plt.figure(figsize=(15, 15))
for i in range(5):
    plt.subplot(5, 4, i * 4 + 1)
    plt.imshow(original_images[i], cmap="gray")
    plt.axis('off')
    for j in range(3):
        plt.subplot(5, 4, i * 4 + j + 2)
        plt.imshow(new_images[i * 3 + j], cmap="gray")
        plt.axis('off')

plt.show()

# Compactar imagens originais e novas em um arquivo zip
with zipfile.ZipFile('mamografia_rotated.zip', 'w') as zipf:
    for i, image in enumerate(original_images + new_images):
        image.save(f"/content/image_{i}.png")  # Salvar temporariamente as imagens
        zipf.write(f"/content/image_{i}.png", os.path.basename(f"image_{i}.png"))

# Perguntar ao usuário se deseja salvar o arquivo 'mamografia_rotated.zip' localmente
user_response = input("Deseja salvar o arquivo 'mamografia_rotated.zip' localmente? (S/N): ").strip().lower()
if user_response == "s":
    # Mover o arquivo zip para a pasta de downloads
    shutil.move('mamografia_rotated.zip', '/content/mamografia_rotated.zip')
    print("O arquivo 'mamografia_rotated.zip' foi movido para /content/")

    # Gerar o link de download
    from google.colab import files
    files.download('/content/mamografia_rotated.zip')
else:
    print("O arquivo não foi salvo localmente.")

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Saving 2739_A_1824_1.LEFT_CC.LJPEG.1_highpass.png to 2739_A_1824_1.LEFT_CC.LJPEG.1_highpass.png
Saving 2754_D_4005_1.LEFT_MLO.LJPEG.1_highpass.png to 2754_D_4005_1.LEFT_MLO.LJPEG.1_highpass.png
Saving 2761_D_4032_1.RIGHT_MLO.LJPEG.1_highpass.png to 2761_D_4032_1.RIGHT_MLO.LJPEG.1_highpass.png
Saving 2765_D_4036_1.RIGHT_MLO.LJPEG.1_highpass.png to 2765_D_4036_1.RIGHT_MLO.LJPEG.1_highpass.png
Saving 2773_D_4049_1.RIGHT_MLO.LJPEG.1_highpass.png to 2773_D_4049_1.RIGHT_MLO.LJPEG.1_highpass.png
Saving 2782_D_4056_1.LEFT_MLO.LJPEG.1_highpass.png to 2782_D_4056_1.LEFT_MLO.LJPEG.1_highpass.png
Saving 2787_D_4059_1.RIGHT_CC.LJPEG.1_highpass.png to 2787_D_4059_1.RIGHT_CC.LJPEG.1_highpass.png
Saving 2815_D_4105_1.RIGHT_CC.LJPEG.1_highpass.png to 2815_D_4105_1.RIGHT_CC.LJPEG.1_highpass.png
Saving 2818_D_4106_1.LEFT_MLO.LJPEG.1_highpass.png to 2818_D_4106_1.LEFT_MLO.LJPEG.1_highpass.png
Saving 2820_D_4106_1.LEFT_CC.LJPEG.1_highpass.png to 2820_D_4106_1.LEFT_CC.LJPEG.1_highpass.png

Deseja salvar o arquivo 'mamografia_rotated.zip' localmente? (S/N): s
O arquivo 'mamografia_rotated.zip' foi movido para /content/

Colocando títulos nas imagens para ficar destacado a angulação de rotação

import os
import zipfile
import shutil
import matplotlib.pyplot as plt
from PIL import Image
import numpy as np
import imgaug as ia
from imgaug import augmenters as iaa
from google.colab import files

# Solicitar ao usuário o upload da imagem de mamografia
uploaded = files.upload()

# Verificar se o diretório 'output' existe e, se não, criar
output_dir = 'output'
if not os.path.exists(output_dir):
    os.makedirs(output_dir)

# Inicializar uma lista para armazenar as imagens originais e novas
original_images = []
new_images = []

# Função para aplicar data augmentation (rotação) e salvar imagens
def augment_and_save(image, filename, save_path):
    original_images.append(image)

    # Salvar a imagem original
    original_image_path = os.path.join(save_path, f"{filename}_original.png")
    image.save(original_image_path)

    # Definir ângulos de rotação
    angles = [90, 180, 270]

    # Converter a imagem em matriz numpy
    img_array = np.array(image)

    for angle in angles:
        # Definir o sequenciador de aumentos para rotação
        seq = iaa.Sequential([
            iaa.Affine(rotate=angle)
        ])

        rotated_img_array = seq.augment_image(img_array)

        # Converter a matriz de volta para imagem
        rotated_image = Image.fromarray(rotated_img_array)

        # Salvar a imagem
        rotated_image_path = os.path.join(save_path, f"{filename}_rotated_{angle}.png")
        new_images.append(rotated_image)
        rotated_image.save(rotated_image_path)

# Processar a imagem enviada pelo usuário
for filename in uploaded.keys():
    img = Image.open(filename).convert("L")  # Converta a imagem em escala de cinza
    augment_and_save(img, filename, output_dir)

# Exibir as imagens originais e suas três imagens novas
plt.figure(figsize=(15, 15))
for i in range(5):
    plt.subplot(5, 4, i * 4 + 1)
    plt.imshow(original_images[i], cmap="gray")
    plt.title("Original")  # Adicionar título
    plt.axis('off')
    for j, angle in enumerate([90, 180, 270]):
        plt.subplot(5, 4, i * 4 + j + 2)
        plt.imshow(new_images[i * 3 + j], cmap="gray")
        plt.title(f"{angle} graus")  # Adicionar título com o ângulo
        plt.axis('off')

plt.show()

# Compactar imagens originais e novas em um arquivo zip
with zipfile.ZipFile('mamografia_rotated.zip', 'w') as zipf:
    for i, image in enumerate(original_images + new_images):
        image.save(f"/content/image_{i}.png")  # Salvar temporariamente as imagens
        zipf.write(f"/content/image_{i}.png", os.path.basename(f"image_{i}.png"))

# Perguntar ao usuário se deseja salvar o arquivo 'mamografia_rotated.zip' localmente
user_response = input("Deseja salvar o arquivo 'mamografia_rotated.zip' localmente? (S/N): ").strip().lower()
if user_response == "s":
    # Mover o arquivo zip para a pasta de downloads
    shutil.move('mamografia_rotated.zip', '/content/mamografia_rotated.zip')
    print("O arquivo 'mamografia_rotated.zip' foi movido para /content/")

    # Gerar o link de download
    from google.colab import files
    files.download('/content/mamografia_rotated.zip')
else:
    print("O arquivo não foi salvo localmente.")

Upload widget is only available when the cell has been executed in the current browser session. Please rerun this cell to enable.

Saving 2695_A_1766_1.LEFT_CC.LJPEG.1_highpass.png to 2695_A_1766_1.LEFT_CC.LJPEG.1_highpass.png
Saving 2746_A_1826_1.RIGHT_MLO.LJPEG.1_highpass.png to 2746_A_1826_1.RIGHT_MLO.LJPEG.1_highpass.png
Saving 2757_D_4021_1.RIGHT_MLO.LJPEG.1_highpass.png to 2757_D_4021_1.RIGHT_MLO.LJPEG.1_highpass.png
Saving 2761_D_4032_1.RIGHT_MLO.LJPEG.1_highpass.png to 2761_D_4032_1.RIGHT_MLO.LJPEG.1_highpass (1).png
Saving 2770_D_4043_1.LEFT_MLO.LJPEG.1_highpass.png to 2770_D_4043_1.LEFT_MLO.LJPEG.1_highpass.png
Saving 2782_D_4056_1.LEFT_MLO.LJPEG.1_highpass.png to 2782_D_4056_1.LEFT_MLO.LJPEG.1_highpass (1).png
Saving 2785_D_4059_1.RIGHT_MLO.LJPEG.1_highpass.png to 2785_D_4059_1.RIGHT_MLO.LJPEG.1_highpass.png
Saving 2793_D_4087_1.RIGHT_MLO.LJPEG.1_highpass.png to 2793_D_4087_1.RIGHT_MLO.LJPEG.1_highpass.png
Saving 2818_D_4106_1.LEFT_MLO.LJPEG.1_highpass.png to 2818_D_4106_1.LEFT_MLO.LJPEG.1_highpass (1).png
Saving 2821_D_4107_1.RIGHT_MLO.LJPEG.1_highpass.png to 2821_D_4107_1.RIGHT_MLO.LJPEG.1_highpass.png

Deseja salvar o arquivo 'mamografia_rotated.zip' localmente? (S/N): s
O arquivo 'mamografia_rotated.zip' foi movido para /content/

Algumas melhorias no algoritmo acima com mensagens para o usuário

import zipfile
import shutil
import matplotlib.pyplot as plt
from PIL import Image
import numpy as np
import imgaug as ia
from imgaug import augmenters as iaa
from google.colab import files

# Solicitar ao usuário o upload da imagem de mamografia
print("Sr. (a) Usuário (a) por favor escolha as imagens que serão rotacionadas, obrigado.")
uploaded = files.upload()

# Verificar se o diretório 'output' existe e, se não, criar
output_dir = 'output'
if not os.path.exists(output_dir):
    os.makedirs(output_dir)

# Inicializar uma lista para armazenar as imagens originais e novas
original_images = []
new_images = []

# Função para aplicar data augmentation (rotação) e salvar imagens
def augment_and_save(image, filename, save_path):
    original_images.append(image)

    # Salvar a imagem original
    original_image_path = os.path.join(save_path, f"{filename}_original.png")
    image.save(original_image_path)

    # Definir ângulos de rotação
    angles = [90, 180, 270]

    # Converter a imagem em matriz numpy
    img_array = np.array(image)

    for angle in angles:
        # Definir o sequenciador de aumentos para rotação
        seq = iaa.Sequential([
            iaa.Affine(rotate=angle)
        ])

        rotated_img_array = seq.augment_image(img_array)

        # Converter a matriz de volta para imagem
        rotated_image = Image.fromarray(rotated_img_array)

        # Salvar a imagem
        rotated_image_path = os.path.join(save_path, f"{filename}_rotated_{angle}.png")
        new_images.append(rotated_image)
        rotated_image.save(rotated_image_path)

# Processar a imagem enviada pelo usuário
for filename in uploaded.keys():
    img = Image.open(filename).convert("L")  # Converta a imagem em escala de cinza
    augment_and_save(img, filename, output_dir)

# Exibir as imagens originais e suas três imagens novas
plt.figure(figsize=(15, 15))
for i in range(5):
    plt.subplot(5, 4, i * 4 + 1)
    plt.imshow(original_images[i], cmap="gray")
    plt.title("Original")  # Adicionar título
    plt.axis('off')
    for j, angle in enumerate([90, 180, 270]):
        plt.subplot(5, 4, i * 4 + j + 2)
        plt.imshow(new_images[i * 3 + j], cmap="gray")
        plt.title(f"{angle} graus")  # Adicionar título com o ângulo
        plt.axis('off')

plt.show()

# Compactar imagens originais e novas em um arquivo zip
with zipfile.ZipFile('mamografia_rotated.zip', 'w') as zipf:
    for i, image in enumerate(original_images + new_images):
        image.save(f"/content/image_{i}.png")  # Salvar temporariamente as imagens
        zipf.write(f"/content/image_{i}.png", os.path.basename(f"image_{i}.png"))

# Perguntar ao usuário se deseja salvar o arquivo 'mamografia_rotated.zip' localmente
user_response = input("Deseja salvar o arquivo 'mamografia_rotated.zip' localmente? (S/N): ").strip().lower()
if user_response == "s":
    # Mover o arquivo zip para a pasta de downloads
    shutil.move('mamografia_rotated.zip', '/content/mamografia_rotated.zip')
    print("O arquivo 'mamografia_rotated.zip' foi movido para /content/")

    # Gerar o link de download
    from google.colab import files
    files.download('/content/mamografia_rotated.zip')
else:
    print("O arquivo não foi salvo localmente.")

Sr. (a) Usuário (a) por favor escolha as imagens que serão rotacionadas, obrigado.

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Saving 2685_A_1730_1.LEFT_MLO.LJPEG.1_highpass.png to 2685_A_1730_1.LEFT_MLO.LJPEG.1_highpass (1).png
Saving 2709_A_1804_1.LEFT_MLO.LJPEG.1_highpass.png to 2709_A_1804_1.LEFT_MLO.LJPEG.1_highpass.png
Saving 2757_D_4021_1.RIGHT_MLO.LJPEG.1_highpass.png to 2757_D_4021_1.RIGHT_MLO.LJPEG.1_highpass (3).png
Saving 2761_D_4032_1.RIGHT_MLO.LJPEG.1_highpass.png to 2761_D_4032_1.RIGHT_MLO.LJPEG.1_highpass (4).png
Saving 2773_D_4049_1.RIGHT_MLO.LJPEG.1_highpass.png to 2773_D_4049_1.RIGHT_MLO.LJPEG.1_highpass (3).png
Saving 2782_D_4056_1.LEFT_MLO.LJPEG.1_highpass.png to 2782_D_4056_1.LEFT_MLO.LJPEG.1_highpass (3).png
Saving 2787_D_4059_1.RIGHT_CC.LJPEG.1_highpass.png to 2787_D_4059_1.RIGHT_CC.LJPEG.1_highpass (1).png
Saving 2793_D_4087_1.RIGHT_MLO.LJPEG.1_highpass.png to 2793_D_4087_1.RIGHT_MLO.LJPEG.1_highpass (3).png
Saving 2818_D_4106_1.LEFT_MLO.LJPEG.1_highpass.png to 2818_D_4106_1.LEFT_MLO.LJPEG.1_highpass (4).png
Saving 2821_D_4107_1.RIGHT_MLO.LJPEG.1_highpass.png to 2821_D_4107_1.RIGHT_MLO.LJPEG.1_highpass (3).png

Deseja salvar o arquivo 'mamografia_rotated.zip' localmente? (S/N): n
O arquivo não foi salvo localmente.

Usando ImgAug com rotação de 45º, 90º, 135º, 180º, 225º, 270º e 315º e destacando a imagem original e as rotacionadas com título indicativo do grau de rotação

import os
import zipfile
import shutil
import matplotlib.pyplot as plt
from PIL import Image
import numpy as np
import imgaug as ia
from imgaug import augmenters as iaa
from google.colab import files

# Solicitar ao usuário o upload da imagem de mamografia
print("Sr. (a) Usuário (a) por favor escolha as imagens que serão rotacionadas, obrigado.")
uploaded = files.upload()

# Verificar se o diretório 'output' existe e, se não, criar
output_dir = 'output'
if not os.path.exists(output_dir):
    os.makedirs(output_dir)

# Inicializar uma lista para armazenar as imagens originais e novas
original_images = []
new_images = []

# Função para aplicar data augmentation (rotação) e salvar imagens
def augment_and_save(image, filename, save_path):
    original_images.append(image)

    # Salvar a imagem original
    original_image_path = os.path.join(save_path, f"{filename}_original.png")
    image.save(original_image_path)

    # Definir ângulos de rotação
    angles = [45, 90, 135, 180, 225, 270, 315]

    # Converter a imagem em matriz numpy
    img_array = np.array(image)

    for angle in angles:
        # Definir o sequenciador de aumentos para rotação
        seq = iaa.Sequential([
            iaa.Affine(rotate=angle)
        ])

        rotated_img_array = seq.augment_image(img_array)

        # Converter a matriz de volta para imagem
        rotated_image = Image.fromarray(rotated_img_array)

        # Salvar a imagem
        rotated_image_path = os.path.join(save_path, f"{filename}_rotated_{angle}.png")
        new_images.append(rotated_image)
        rotated_image.save(rotated_image_path)

# Processar a imagem enviada pelo usuário
for filename in uploaded.keys():
    img = Image.open(filename).convert("L")  # Converta a imagem em escala de cinza
    augment_and_save(img, filename, output_dir)

# Exibir as imagens originais e suas três imagens novas
plt.figure(figsize=(15, 15))
for i in range(5):
    plt.subplot(5, 8, i * 8 + 1)
    plt.imshow(original_images[i], cmap="gray")
    plt.title("Original")  # Adicionar título
    plt.axis('off')
    for j, angle in enumerate([45, 90, 135, 180, 225, 270, 315]):
        plt.subplot(5, 8, i * 8 + j + 2)
        plt.imshow(new_images[i * 7 + j], cmap="gray")
        plt.title(f"{angle} graus")  # Adicionar título com o ângulo
        plt.axis('off')

plt.show()

# Compactar imagens originais e novas em um arquivo zip
with zipfile.ZipFile('mamografia_rotated.zip', 'w') as zipf:
    for i, image in enumerate(original_images + new_images):
        image.save(f"/content/image_{i}.png")  # Salvar temporariamente as imagens
        zipf.write(f"/content/image_{i}.png", os.path.basename(f"image_{i}.png"))

# Perguntar ao usuário se deseja salvar o arquivo 'mamografia_rotated.zip' localmente
user_response = input("Deseja salvar o arquivo 'mamografia_rotated.zip' localmente? (S/N): ").strip().lower()
if user_response == "s":
    # Mover o arquivo zip para a pasta de downloads
    shutil.move('mamografia_rotated.zip', '/content/mamografia_rotated.zip')
    print("O arquivo 'mamografia_rotated.zip' foi movido para /content/")

    # Gerar o link de download
    from google.colab import files
    files.download('/content/mamografia_rotated.zip')
else:
    print("O arquivo não foi salvo localmente.")

Sr. (a) Usuário (a) por favor escolha as imagens que serão rotacionadas, obrigado.

Upload widget is only available when the cell has been executed in the current browser session. Please rerun this cell to enable.

Saving 2663_A_1724_1.LEFT_CC.LJPEG.1_highpass.png to 2663_A_1724_1.LEFT_CC.LJPEG.1_highpass.png
Saving 2685_A_1730_1.LEFT_MLO.LJPEG.1_highpass.png to 2685_A_1730_1.LEFT_MLO.LJPEG.1_highpass (2).png
Saving 2709_A_1804_1.LEFT_MLO.LJPEG.1_highpass.png to 2709_A_1804_1.LEFT_MLO.LJPEG.1_highpass (1).png
Saving 2757_D_4021_1.RIGHT_MLO.LJPEG.1_highpass.png to 2757_D_4021_1.RIGHT_MLO.LJPEG.1_highpass (4).png
Saving 2761_D_4032_1.RIGHT_MLO.LJPEG.1_highpass.png to 2761_D_4032_1.RIGHT_MLO.LJPEG.1_highpass (5).png
Saving 2770_D_4043_1.LEFT_MLO.LJPEG.1_highpass.png to 2770_D_4043_1.LEFT_MLO.LJPEG.1_highpass (1).png
Saving 2785_D_4059_1.RIGHT_MLO.LJPEG.1_highpass.png to 2785_D_4059_1.RIGHT_MLO.LJPEG.1_highpass (3).png
Saving 2793_D_4087_1.RIGHT_MLO.LJPEG.1_highpass.png to 2793_D_4087_1.RIGHT_MLO.LJPEG.1_highpass (4).png
Saving 2818_D_4106_1.LEFT_MLO.LJPEG.1_highpass.png to 2818_D_4106_1.LEFT_MLO.LJPEG.1_highpass (5).png
Saving 2821_D_4107_1.RIGHT_MLO.LJPEG.1_highpass.png to 2821_D_4107_1.RIGHT_MLO.LJPEG.1_highpass (4).png

Deseja salvar o arquivo 'mamografia_rotated.zip' localmente? (S/N): s
O arquivo 'mamografia_rotated.zip' foi movido para /content/

Usando Open CV

import os
import zipfile
import shutil
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import cv2
from google.colab import files

# Solicitar ao usuário o upload da imagem de mamografia
print("Sr. (a) Usuário (a), por favor, escolha as imagens que serão rotacionadas. Obrigado.")
uploaded = files.upload()

# Verificar se o diretório 'output' existe e, se não, criar
output_dir = 'output'
if not os.path.exists(output_dir):
    os.makedirs(output_dir)

# Inicializar uma lista para armazenar as imagens originais e novas
original_images = []
new_images = []

# Função para aplicar data augmentation (rotação) e salvar imagens
def augment_and_save(image, filename, save_path):
    original_images.append(image)

    # Salvar a imagem original
    original_image_path = os.path.join(save_path, f"{filename}_original.png")
    cv2.imwrite(original_image_path, image)

    # Definir ângulos de rotação
    angles = [45, 90, 135, 180, 225, 270, 315]

    for angle in angles:
        # Rotacionar a imagem
        rotated_image = rotate_image(image, angle)

        # Salvar a imagem
        rotated_image_path = os.path.join(save_path, f"{filename}_rotated_{angle}.png")
        cv2.imwrite(rotated_image_path, rotated_image)
        new_images.append(rotated_image)

# Função para rotacionar a imagem
def rotate_image(image, angle):
    image_center = tuple(np.array(image.shape[1::-1]) / 2)
    rot_mat = cv2.getRotationMatrix2D(image_center, angle, 1.0)
    rotated_image = cv2.warpAffine(image, rot_mat, image.shape[1::-1], flags=cv2.INTER_LINEAR)
    return rotated_image

# Processar a imagem enviada pelo usuário
for filename in uploaded.keys():
    img = cv2.imread(filename, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)  # Carregar a imagem em escala de cinza
    augment_and_save(img, filename, output_dir)

# Exibir as imagens originais e suas sete imagens novas
plt.figure(figsize=(15, 15))
for i in range(5):
    plt.subplot(5, 8, i * 8 + 1)
    plt.imshow(original_images[i], cmap="gray")
    plt.title("Original")  # Adicionar título
    plt.axis('off')
    for j, angle in enumerate([45, 90, 135, 180, 225, 270, 315]):
        plt.subplot(5, 8, i * 8 + j + 2)
        plt.imshow(new_images[i * 7 + j], cmap="gray")
        plt.title(f"{angle} graus")  # Adicionar título com o ângulo
        plt.axis('off')

plt.show()

# Compactar imagens originais e novas em um arquivo zip
with zipfile.ZipFile('mamografia_rotated.zip', 'w') as zipf:
    for i, image in enumerate(original_images + new_images):
        image_path = os.path.join(output_dir, f"{i}_{'original' if i < len(original_images) else 'rotated'}.png")
        cv2.imwrite(image_path, image)  # Salvar temporariamente as imagens
        zipf.write(image_path, os.path.basename(image_path))

# Perguntar ao usuário se deseja salvar o arquivo 'mamografia_rotated.zip' localmente
user_response = input("Deseja salvar o arquivo 'mamografia_rotated.zip' localmente? (S/N): ").strip().lower()
if user_response == "s":
    # Mover o arquivo zip para a pasta de downloads
    shutil.move('mamografia_rotated.zip', '/content/mamografia_rotated.zip')
    print("O arquivo 'mamografia_rotated.zip' foi movido para /content/")

    # Gerar o link de download
    from google.colab import files
    files.download('/content/mamografia_rotated.zip')
else:
    print("O arquivo não foi salvo localmente.")

Sr. (a) Usuário (a), por favor, escolha as imagens que serão rotacionadas. Obrigado.

Upload widget is only available when the cell has been executed in the current browser session. Please rerun this cell to enable.

Saving 2739_A_1824_1.LEFT_CC.LJPEG.1_highpass.png to 2739_A_1824_1.LEFT_CC.LJPEG.1_highpass (1).png
Saving 2757_D_4021_1.RIGHT_MLO.LJPEG.1_highpass.png to 2757_D_4021_1.RIGHT_MLO.LJPEG.1_highpass (8).png
Saving 2761_D_4032_1.RIGHT_MLO.LJPEG.1_highpass.png to 2761_D_4032_1.RIGHT_MLO.LJPEG.1_highpass (10).png
Saving 2773_D_4049_1.RIGHT_MLO.LJPEG.1_highpass.png to 2773_D_4049_1.RIGHT_MLO.LJPEG.1_highpass (7).png
Saving 2782_D_4056_1.LEFT_MLO.LJPEG.1_highpass.png to 2782_D_4056_1.LEFT_MLO.LJPEG.1_highpass (8).png
Saving 2785_D_4059_1.RIGHT_MLO.LJPEG.1_highpass.png to 2785_D_4059_1.RIGHT_MLO.LJPEG.1_highpass (7).png
Saving 2793_D_4087_1.RIGHT_MLO.LJPEG.1_highpass.png to 2793_D_4087_1.RIGHT_MLO.LJPEG.1_highpass (8).png
Saving 2818_D_4106_1.LEFT_MLO.LJPEG.1_highpass.png to 2818_D_4106_1.LEFT_MLO.LJPEG.1_highpass (10).png
Saving 2820_D_4106_1.LEFT_CC.LJPEG.1_highpass.png to 2820_D_4106_1.LEFT_CC.LJPEG.1_highpass (1).png
Saving 2821_D_4107_1.RIGHT_MLO.LJPEG.1_highpass.png to 2821_D_4107_1.RIGHT_MLO.LJPEG.1_highpass (9).png

Deseja salvar o arquivo 'mamografia_rotated.zip' localmente? (S/N): s
O arquivo 'mamografia_rotated.zip' foi movido para /content/

Usando Scikit-Image

import zipfile
import shutil
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from skimage import io, transform
from google.colab import files

# Solicitar ao usuário o upload da imagem de mamografia
print("Sr. (a) Usuário (a), por favor, escolha as imagens que serão rotacionadas. Obrigado.")
uploaded = files.upload()

# Verificar se o diretório 'output' existe e, se não, criar
output_dir = 'output'
if not os.path.exists(output_dir):
    os.makedirs(output_dir)

# Inicializar uma lista para armazenar as imagens originais e novas
original_images = []
new_images = []

# Função para aplicar data augmentation (rotação) e salvar imagens
def augment_and_save(image, filename, save_path):
    original_images.append(image)

    # Salvar a imagem original
    original_image_path = os.path.join(save_path, f"{filename}_original.png")
    io.imsave(original_image_path, (image * 255).astype(np.uint8))  # Convertendo para 8 bits antes de salvar

    # Definir ângulos de rotação
    angles = [45, 90, 135, 180, 225, 270, 315]

    for angle in angles:
        # Rotacionar a imagem
        rotated_image = transform.rotate(image, angle, resize=False)

        # Salvar a imagem
        rotated_image_path = os.path.join(save_path, f"{filename}_rotated_{angle}.png")
        io.imsave(rotated_image_path, (rotated_image * 255).astype(np.uint8))  # Convertendo para 8 bits antes de salvar
        new_images.append(rotated_image)

# Processar a imagem enviada pelo usuário
for filename in uploaded.keys():
    img = io.imread(filename, as_gray=True)  # Carregar a imagem em escala de cinza
    augment_and_save(img, filename, output_dir)

# Exibir as imagens originais e suas sete imagens novas
plt.figure(figsize=(15, 15))
for i in range(5):
    plt.subplot(5, 8, i * 8 + 1)
    plt.imshow(original_images[i], cmap="gray")
    plt.title("Original")  # Adicionar título
    plt.axis('off')
    for j, angle in enumerate([45, 90, 135, 180, 225, 270, 315]):
        plt.subplot(5, 8, i * 8 + j + 2)
        plt.imshow(new_images[i * 7 + j], cmap="gray")
        plt.title(f"{angle} graus")  # Adicionar título com o ângulo
        plt.axis('off')

plt.show()

# Compactar imagens originais e novas em um arquivo zip
with zipfile.ZipFile('mamografia_rotated.zip', 'w') as zipf:
    for i, image in enumerate(original_images + new_images):
        image_path = os.path.join(output_dir, f"{i}_{'original' if i < len(original_images) else 'rotated'}.png")
        io.imsave(image_path, (image * 255).astype(np.uint8))  # Convertendo para 8 bits antes de salvar
        zipf.write(image_path, os.path.basename(image_path))

# Perguntar ao usuário se deseja salvar o arquivo 'mamografia_rotated.zip' localmente
user_response = input("Deseja salvar o arquivo 'mamografia_rotated.zip' localmente? (S/N): ").strip().lower()
if user_response == "s":
    # Mover o arquivo zip para a pasta de downloads
    shutil.move('mamografia_rotated.zip', '/content/mamografia_rotated.zip')
    print("O arquivo 'mamografia_rotated.zip' foi movido para /content/")

    # Gerar o link de download
    from google.colab import files
    files.download('/content/mamografia_rotated.zip')
else:
    print("O arquivo não foi salvo localmente.")

Sr. (a) Usuário (a), por favor, escolha as imagens que serão rotacionadas. Obrigado.

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Saving 2725_A_1820_1.LEFT_MLO.LJPEG.1_highpass.png to 2725_A_1820_1.LEFT_MLO.LJPEG.1_highpass (3).png
Saving 2746_A_1826_1.RIGHT_MLO.LJPEG.1_highpass.png to 2746_A_1826_1.RIGHT_MLO.LJPEG.1_highpass (3).png
Saving 2757_D_4021_1.RIGHT_MLO.LJPEG.1_highpass.png to 2757_D_4021_1.RIGHT_MLO.LJPEG.1_highpass (10).png
Saving 2761_D_4032_1.RIGHT_MLO.LJPEG.1_highpass.png to 2761_D_4032_1.RIGHT_MLO.LJPEG.1_highpass (12).png
Saving 2773_D_4049_1.RIGHT_MLO.LJPEG.1_highpass.png to 2773_D_4049_1.RIGHT_MLO.LJPEG.1_highpass (9).png
Saving 2782_D_4056_1.LEFT_MLO.LJPEG.1_highpass.png to 2782_D_4056_1.LEFT_MLO.LJPEG.1_highpass (10).png
Saving 2785_D_4059_1.RIGHT_MLO.LJPEG.1_highpass.png to 2785_D_4059_1.RIGHT_MLO.LJPEG.1_highpass (9).png
Saving 2793_D_4087_1.RIGHT_MLO.LJPEG.1_highpass.png to 2793_D_4087_1.RIGHT_MLO.LJPEG.1_highpass (10).png
Saving 2818_D_4106_1.LEFT_MLO.LJPEG.1_highpass.png to 2818_D_4106_1.LEFT_MLO.LJPEG.1_highpass (12).png
Saving 2821_D_4107_1.RIGHT_MLO.LJPEG.1_highpass.png to 2821_D_4107_1.RIGHT_MLO.LJPEG.1_highpass (11).png

Deseja salvar o arquivo 'mamografia_rotated.zip' localmente? (S/N): s
O arquivo 'mamografia_rotated.zip' foi movido para /content/

Espelhamento horizontal e vertical usando a biblioteca ImgAug

import zipfile
import shutil
import matplotlib.pyplot as plt
from PIL import Image
import numpy as np
import imgaug as ia
from imgaug import augmenters as iaa
from google.colab import files
import io

# Solicitar ao usuário o upload da imagem de mamografia
print("Sr. (a) Usuário (a), por favor, escolha as imagens que serão processadas.")
uploaded = files.upload()

# Verificar se o diretório 'output' existe e, se não, criar
output_dir = 'output'
if not os.path.exists(output_dir):
    os.makedirs(output_dir)

# Inicializar uma lista para armazenar as imagens originais e novas
original_images = []
new_images = []

# Função para aplicar o espelhamento horizontal e salvar imagens
def mirror_horizontal_and_save(image, filename, save_path):
    mirrored_image = image.transpose(Image.FLIP_LEFT_RIGHT)
    mirrored_horizontal_path = os.path.join(save_path, f"{filename}_mirrored_horizontal.png")
    mirrored_image.save(mirrored_horizontal_path)
    return mirrored_horizontal_path

# Função para aplicar o espelhamento vertical e salvar imagens
def mirror_vertical_and_save(image, filename, save_path):
    mirrored_image = image.transpose(Image.FLIP_TOP_BOTTOM)
    mirrored_vertical_path = os.path.join(save_path, f"{filename}_mirrored_vertical.png")
    mirrored_image.save(mirrored_vertical_path)
    return mirrored_vertical_path

# Processar a imagem enviada pelo usuário
for i, (filename, image_data) in enumerate(uploaded.items()):
    img = Image.open(io.BytesIO(image_data)).convert("L")  # Converta a imagem em escala de cinza

    # Salvar a imagem original
    original_image_path = os.path.join(output_dir, f"{filename}_original.png")
    img.save(original_image_path)
    original_images.append(original_image_path)

    # Espelhamento horizontal
    mirrored_horizontal_path = mirror_horizontal_and_save(img, filename, output_dir)

    # Espelhamento vertical
    mirrored_vertical_path = mirror_vertical_and_save(img, filename, output_dir)

    # Adicionar caminhos dos arquivos espelhados à lista
    new_images.extend([mirrored_horizontal_path, mirrored_vertical_path])

# Exibir as imagens originais e espelhadas
plt.figure(figsize=(15, 15))
for i in range(min(5, len(uploaded))):
    # Plot 1: Imagem Original
    plt.subplot(5, 3, i * 3 + 1)
    img_original = Image.open(original_images[i])  # Carregar imagem original
    plt.imshow(img_original, cmap="gray")
    plt.title("Original")
    plt.axis('off')

    # Plot 2: Espelhamento Horizontal
    plt.subplot(5, 3, i * 3 + 2)
    img_horizontal = Image.open(new_images[i * 2])  # Carregar imagem espelhada horizontalmente
    plt.imshow(img_horizontal, cmap="gray")
    plt.title("Espelhamento Horizontal")
    plt.axis('off')

    # Plot 3: Espelhamento Vertical
    plt.subplot(5, 3, i * 3 + 3)
    img_vertical = Image.open(new_images[i * 2 + 1])  # Carregar imagem espelhada verticalmente
    plt.imshow(img_vertical, cmap="gray")
    plt.title("Espelhamento Vertical")
    plt.axis('off')

plt.tight_layout()
plt.show()

# Compactar imagens espelhadas em um arquivo zip
with zipfile.ZipFile('mamografia_mirrored.zip', 'w') as zipf:
    for i, image_path in enumerate(new_images):
        image_name = os.path.basename(image_path)
        shutil.copy(image_path, f"/content/{image_name}")  # Copiar temporariamente as imagens
        zipf.write(f"/content/{image_name}", image_name)

# Perguntar ao usuário se deseja salvar o arquivo 'mamografia_mirrored.zip' localmente
user_response = input("Deseja salvar o arquivo 'mamografia_mirrored.zip' localmente? (S/N): ").strip().lower()
if user_response == "s":
    # Mover o arquivo zip para a pasta de downloads
    shutil.move('mamografia_mirrored.zip', '/content/mamografia_mirrored.zip')
    print("O arquivo 'mamografia_mirrored.zip' foi movido para /content/")

    # Gerar o link de download
    from google.colab import files
    files.download('/content/mamografia_mirrored.zip')
else:
    print("O arquivo não foi salvo localmente.")

Sr. (a) Usuário (a), por favor, escolha as imagens que serão processadas.

Upload widget is only available when the cell has been executed in the current browser session. Please rerun this cell to enable.

Saving 2746_A_1826_1.RIGHT_MLO.LJPEG.1_highpass.png to 2746_A_1826_1.RIGHT_MLO.LJPEG.1_highpass (9).png
Saving 2757_D_4021_1.RIGHT_MLO.LJPEG.1_highpass.png to 2757_D_4021_1.RIGHT_MLO.LJPEG.1_highpass (14).png
Saving 2761_D_4032_1.RIGHT_MLO.LJPEG.1_highpass.png to 2761_D_4032_1.RIGHT_MLO.LJPEG.1_highpass (20).png
Saving 2773_D_4049_1.RIGHT_MLO.LJPEG.1_highpass.png to 2773_D_4049_1.RIGHT_MLO.LJPEG.1_highpass (15).png
Saving 2787_D_4059_1.RIGHT_CC.LJPEG.1_highpass.png to 2787_D_4059_1.RIGHT_CC.LJPEG.1_highpass (8).png
Saving 2801_D_4096_1.RIGHT_MLO.LJPEG.1_highpass.png to 2801_D_4096_1.RIGHT_MLO.LJPEG.1_highpass (5).png
Saving 2813_D_4105_1.RIGHT_MLO.LJPEG.1_highpass.png to 2813_D_4105_1.RIGHT_MLO.LJPEG.1_highpass (7).png
Saving 2818_D_4106_1.LEFT_MLO.LJPEG.1_highpass.png to 2818_D_4106_1.LEFT_MLO.LJPEG.1_highpass (21).png
Saving 2820_D_4106_1.LEFT_CC.LJPEG.1_highpass.png to 2820_D_4106_1.LEFT_CC.LJPEG.1_highpass (7).png
Saving 2821_D_4107_1.RIGHT_MLO.LJPEG.1_highpass.png to 2821_D_4107_1.RIGHT_MLO.LJPEG.1_highpass (20).png

Deseja salvar o arquivo 'mamografia_mirrored.zip' localmente? (S/N): n
O arquivo não foi salvo localmente.

Translação vertical para cima e para baixo e translação horizontal para esquerda e para direita com a biblioteca ImgAug

import zipfile
import shutil
import matplotlib.pyplot as plt
from PIL import Image
import numpy as np
import imgaug as ia
from imgaug import augmenters as iaa
from google.colab import files
import io

# Solicitar ao usuário o upload da imagem de mamografia
print("Sr. (a) Usuário (a), por favor, escolha as imagens que serão processadas.")
uploaded = files.upload()

# Verificar se o diretório 'output' existe e, se não, criar
output_dir = 'output'
if not os.path.exists(output_dir):
    os.makedirs(output_dir)

# Inicializar uma lista para armazenar as imagens originais e novas
original_images = []
new_images = []

# Função para aplicar a translação vertical (para cima) e salvar imagens
def translate_vertical_and_save(image, filename, save_path, pixels):
    translated_image_up = image.copy()  # Criar uma cópia da imagem
    translated_image_up = translated_image_up.transform((translated_image_up.width, translated_image_up.height),
                                                         Image.AFFINE, (1, 0, 0, 0, 1, -pixels))  # Translação vertical para cima
    translated_vertical_up_path = os.path.join(save_path, f"{filename}_translated_vertical_up.png")
    translated_image_up.save(translated_vertical_up_path)
    return translated_vertical_up_path

# Função para aplicar a translação vertical (para baixo) e salvar imagens
def translate_vertical_down_and_save(image, filename, save_path, pixels):
    translated_image_down = image.copy()  # Criar uma cópia da imagem
    translated_image_down = translated_image_down.transform((translated_image_down.width, translated_image_down.height),
                                                             Image.AFFINE, (1, 0, 0, 0, 1, pixels))  # Translação vertical para baixo
    translated_vertical_down_path = os.path.join(save_path, f"{filename}_translated_vertical_down.png")
    translated_image_down.save(translated_vertical_down_path)
    return translated_vertical_down_path

# Função para aplicar a translação horizontal (para a direita) e salvar imagens
def translate_horizontal_and_save(image, filename, save_path, pixels):
    translated_image_right = image.copy()  # Criar uma cópia da imagem
    translated_image_right = translated_image_right.transform((translated_image_right.width, translated_image_right.height),
                                                              Image.AFFINE, (1, 0, pixels, 0, 1, 0))  # Translação horizontal para a direita
    translated_horizontal_right_path = os.path.join(save_path, f"{filename}_translated_horizontal_right.png")
    translated_image_right.save(translated_horizontal_right_path)
    return translated_horizontal_right_path

# Função para aplicar a translação horizontal (para a esquerda) e salvar imagens
def translate_horizontal_left_and_save(image, filename, save_path, pixels):
    translated_image_left = image.copy()  # Criar uma cópia da imagem
    translated_image_left = translated_image_left.transform((translated_image_left.width, translated_image_left.height),
                                                            Image.AFFINE, (1, 0, -pixels, 0, 1, 0))  # Translação horizontal para a esquerda
    translated_horizontal_left_path = os.path.join(save_path, f"{filename}_translated_horizontal_left.png")
    translated_image_left.save(translated_horizontal_left_path)
    return translated_horizontal_left_path

# Processar a imagem enviada pelo usuário
for i, (filename, image_data) in enumerate(uploaded.items()):
    img = Image.open(io.BytesIO(image_data)).convert("L")  # Converta a imagem em escala de cinza

    # Salvar a imagem original
    original_image_path = os.path.join(output_dir, f"{filename}_original.png")
    img.save(original_image_path)
    original_images.append(original_image_path)

    # Translação vertical (para cima)
    translated_vertical_up_path = translate_vertical_and_save(img, filename, output_dir, 50)

    # Translação vertical (para baixo)
    translated_vertical_down_path = translate_vertical_down_and_save(img, filename, output_dir, 50)

    # Translação horizontal (para a direita)
    translated_horizontal_right_path = translate_horizontal_and_save(img, filename, output_dir, 50)

    # Translação horizontal (para a esquerda)
    translated_horizontal_left_path = translate_horizontal_left_and_save(img, filename, output_dir, 50)

    # Adicionar caminhos dos arquivos traduzidos à lista
    new_images.extend([translated_vertical_up_path, translated_vertical_down_path,
                       translated_horizontal_right_path, translated_horizontal_left_path])

# Exibir as imagens originais e traduzidas
plt.figure(figsize=(15, 15))
for i in range(min(5, len(uploaded))):
    # Plot 1: Imagem Original
    plt.subplot(5, 5, i * 5 + 1)
    img_original = Image.open(original_images[i])  # Carregar imagem original
    plt.imshow(img_original, cmap="gray")
    plt.title("Original")
    plt.axis('off')

    # Plot 2: Translação Vertical (para cima)
    plt.subplot(5, 5, i * 5 + 2)
    img_vertical_up = Image.open(new_images[i * 4])  # Carregar imagem traduzida verticalmente para cima
    plt.imshow(img_vertical_up, cmap="gray")
    plt.title("Translação Vertical (p/ baixo)")
    plt.axis('off')

    # Plot 3: Translação Vertical (para baixo)
    plt.subplot(5, 5, i * 5 + 3)
    img_vertical_down = Image.open(new_images[i * 4 + 1])  # Carregar imagem traduzida verticalmente para baixo
    plt.imshow(img_vertical_down, cmap="gray")
    plt.title("Translação Vertical (p/ cima)")
    plt.axis('off')

    # Plot 4: Translação Horizontal (para a direita)
    plt.subplot(5, 5, i * 5 + 4)
    img_horizontal_right = Image.open(new_images[i * 4 + 2])  # Carregar imagem traduzida horizontalmente para a direita
    plt.imshow(img_horizontal_right, cmap="gray")
    plt.title("Translação Horizontal (p/ esquerda)")
    plt.axis('off')

    # Plot 5: Translação Horizontal (para a esquerda)
    plt.subplot(5, 5, i * 5 + 5)
    img_horizontal_left = Image.open(new_images[i * 4 + 3])  # Carregar imagem traduzida horizontalmente para a esquerda
    plt.imshow(img_horizontal_left, cmap="gray")
    plt.title("Translação Horizontal (p/ direita)")
    plt.axis('off')

plt.tight_layout()
plt.show()

# Compactar imagens traduzidas em um arquivo zip
with zipfile.ZipFile('mamografia_translated.zip', 'w') as zipf:
    for i, image_path in enumerate(new_images):
        image_name = os.path.basename(image_path)
        shutil.copy(image_path, f"/content/{image_name}")  # Copiar temporariamente as imagens
        zipf.write(f"/content/{image_name}", image_name)

# Perguntar ao usuário se deseja salvar o arquivo 'mamografia_translated.zip' localmente
user_response = input("Deseja salvar o arquivo 'mamografia_translated.zip' localmente? (S/N): ").strip().lower()
if user_response == "s":
    # Mover o arquivo zip para a pasta de downloads
    shutil.move('mamografia_translated.zip', '/content/mamografia_translated.zip')
    print("O arquivo 'mamografia_translated.zip' foi movido para /content/")

    # Gerar o link de download
    from google.colab import files
    files.download('/content/mamografia_translated.zip')
else:
    print("O arquivo não foi salvo localmente.")

Sr. (a) Usuário (a), por favor, escolha as imagens que serão processadas.

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Saving 2746_A_1826_1.RIGHT_MLO.LJPEG.1_highpass.png to 2746_A_1826_1.RIGHT_MLO.LJPEG.1_highpass (15).png
Saving 2761_D_4032_1.RIGHT_MLO.LJPEG.1_highpass.png to 2761_D_4032_1.RIGHT_MLO.LJPEG.1_highpass (26).png
Saving 2773_D_4049_1.RIGHT_MLO.LJPEG.1_highpass.png to 2773_D_4049_1.RIGHT_MLO.LJPEG.1_highpass (20).png
Saving 2785_D_4059_1.RIGHT_MLO.LJPEG.1_highpass.png to 2785_D_4059_1.RIGHT_MLO.LJPEG.1_highpass (20).png
Saving 2787_D_4059_1.RIGHT_CC.LJPEG.1_highpass.png to 2787_D_4059_1.RIGHT_CC.LJPEG.1_highpass (13).png
Saving 2801_D_4096_1.RIGHT_MLO.LJPEG.1_highpass.png to 2801_D_4096_1.RIGHT_MLO.LJPEG.1_highpass (11).png
Saving 2813_D_4105_1.RIGHT_MLO.LJPEG.1_highpass.png to 2813_D_4105_1.RIGHT_MLO.LJPEG.1_highpass (13).png
Saving 2818_D_4106_1.LEFT_MLO.LJPEG.1_highpass.png to 2818_D_4106_1.LEFT_MLO.LJPEG.1_highpass (27).png
Saving 2820_D_4106_1.LEFT_CC.LJPEG.1_highpass.png to 2820_D_4106_1.LEFT_CC.LJPEG.1_highpass (13).png
Saving 2821_D_4107_1.RIGHT_MLO.LJPEG.1_highpass.png to 2821_D_4107_1.RIGHT_MLO.LJPEG.1_highpass (26).png

Deseja salvar o arquivo 'mamografia_translated.zip' localmente? (S/N): s
O arquivo 'mamografia_translated.zip' foi movido para /content/

Conclusão

A eficiência do uso de técnicas de data augmentation em conjuntos de dados de imagens de mamografia é uma área de pesquisa crucial na construção de modelos de inteligência artificial (IA) robustos e precisos, para detecção e diagnóstico de doenças mamárias. As mamografias são amplamente utilizadas na triagem e diagnóstico precoce do câncer de mama, e a precisão na interpretação dessas imagens desempenha um papel fundamental na eficácia dos cuidados de saúde prestados às pacientes.

As técnicas de data augmentation, que envolvem a geração de novas amostras de dados por meio de manipulações como rotação, translação e espelhamento das imagens originais, desempenham um papel significativo na melhoria do desempenho dos modelos de IA. Essas técnicas permitem aumentar a quantidade e a diversidade dos dados disponíveis para treinamento, o que é especialmente importante em conjuntos de dados de mamografias, que geralmente são limitados em tamanho.

Ao aumentar a diversidade dos dados de treinamento, as técnicas de data augmentation ajudam a reduzir o risco de overfitting, um fenômeno no qual o modelo aprende a reconhecer padrões específicos nos dados de treinamento que não generalizam bem para novos dados. Além disso, a introdução de variações nas imagens durante o treinamento ajuda a tornar o modelo mais robusto a variações naturais nas mamografias, como variações na posição da mama ou na qualidade da imagem.

No contexto específico do treinamento de uma rede neural artificial convolucional (CNN) para análise de mamografias, as técnicas de data augmentation desempenham um papel crucial na melhoria do desempenho do modelo. As CNNs são particularmente adequadas para tarefas de análise de imagens devido à sua capacidade de aprender automaticamente representações hierárquicas de características visuais nas imagens. No entanto, para alcançar seu potencial máximo, as CNNs exigem grandes quantidades de dados de treinamento variados. Aqui é onde as técnicas de data augmentation entram em jogo, permitindo que os modelos CNN sejam treinados em um conjunto de dados expandido e diversificado, melhorando assim sua capacidade de generalização e precisão na detecção de anomalias nas mamografias.

Em resumo, o uso eficaz de técnicas de data augmentation em conjuntos de dados de imagens de mamografia é fundamental para melhorar a robustez, a precisão e a capacidade de generalização dos modelos de IA, especialmente das CNNs, na detecção e diagnóstico precoce do câncer de mama. Essas técnicas desempenham um papel essencial na mitigação do overfitting, na expansão do conjunto de dados disponível para treinamento e na melhoria da capacidade do modelo de reconhecer e interpretar variações naturais nas imagens médicas. Como resultado, contribuem significativamente para aprimorar os cuidados de saúde e a tomada de decisões clínicas no campo da medicina mamária.

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• Santos, C., et al. (2020). A Comprehensive Review of Data Augmentation Techniques for Mammography Analysis. Journal of Digital Imaging, 33(4), 829-836.

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